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Curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial

1. Dados do Curso
Curso: Ciência de Dados e Inteligência Artificial Currículo Vigente: 98AH
CARGA HORÁRIA 3060
CRÉDITOS 196
DURAÇÃO 8 semestres
TURNO Manhã (níveis 1 a 3) /
Noite (níveis 4 a 8)
VAGAS Vagas 1° semestre 60
Vagas 2° semestre 60
DISCIPLINAS ELETIVAS: total de carga horária no curso 360
ATIVIDADES COMPLEMENTARES: total de horas no curso 120
ESTÁGIO: Carga horária total do Estágio 0
ATOS LEGAIS DO CURSO
Ato de aprovação do currículo em vigor (PUCRS) Resolução N° 121/2023 Data 10/10/2023
Ato do último reconhecimento do curso (MEC) D.O.U
Diretrizes Curriculares Nacionais vigentes Resolução CNE/CES Nº 5 D.O.U 17 de novembro de 2016
2. Perfil do Egresso

O curso de Bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial visa à formação de profissionais que possuam as seguintes habilidades e competências:
1. Possuir sólida formação em Computação, Matemática e Estatística;
2. Utilizar efetivamente métodos analíticos apropriados e técnicas estatísticas em dados disponíveis para obter descobertas e percepções sobre problemas de pesquisa ou processos organizacionais, a fim de suportar o processo de tomada de decisões;
3. Utilizar os princípios de engenharia, computação e tecnologia de informação e comunicação para pesquisar, projetar, implementar novas aplicação de análise de dados, desenvolver experimentos, processos, ferramentas, sistema e infraestrutura para suportar a manipulação de dados durante todo o ciclo de vida dos dados;
4. Definir e implementar estratégias de gerenciamento de dados para a coleta, armazenamento, preservação e disponibilização destes para futuro processamento;
5. Criar novos entendimentos e capacidades utilizando o método científico ou métodos de engenharia correlatos para descobrir novas abordagens para gerar novos conhecimentos e atingir objetivos organizacionais ou de pesquisa;
6. Gerenciar projetos interdisciplinares que estejam centrados nas diversas etapas do ciclo de vida dos dados;
7. Exercer múltiplas atividades relacionadas a ciência de dados, incluindo gestão e administração, engenharia, gestão de sistemas de armazenamento de dados, gestão dos dados e operação de sistemas relacionados;
8. Utilizar conhecimento do domínio, tanto científico como de negócios, para desenvolver aplicações de análise de dados relevantes, adotar métodos genéricos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial para dados específicos de determinados domínios, modelos de processos e dados e papéis organizacionais;
9. Identificar novas oportunidades de negócios e desenvolver soluções inovadoras;
10. Investigar, compreender e estruturar as características de domínios de aplicação em diversos contextos que levem em consideração questões éticas, sociais, legais e económicas;
11. Ser capaz de gerenciar seu desenvolvimento individual e em equipe.

Levando em consideração a flexibilidade necessária para atender domínios diversificados de aplicação e os valores institucionais, espera-se que os egressos do curso de Bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial também tenham:
1. Conhecimento das questões profissionais, políticas e humanísticas;
2. Compreensão do impacto da computação e suas tecnologias na sociedade no que concerne ao atendimento e à antecipação estratégica das necessidades da sociedade;
3. Visão crítica e criativa na identificação e resolução de problemas contribuindo para o desenvolvimento de sua área;
4. Capacidade de atuar de forma empreendedora, abrangente e cooperativa no atendimento às demandas sociais da região onde atua, do Brasil e do mundo;
5. Capacidade de utilizar racionalmente os recursos disponíveis de forma transdisciplinar;
6. Capacidade de atuar em um mundo globalizado do trabalho, buscando o domínio de idiomas estrangeiros, em particular o idioma inglês.
Para atender estes requisitos, ao longo do curso o egresso deverá ter passado por várias experiências no emprego de modelos, ferramentas e técnicas sob múltiplos contextos organizacionais e sociais. Ao concluir o curso, o egresso deverá ser capaz de avaliar o que é ou não adequado para adoção em uma determinada organização. Deverá ser um profissional que emprega técnicas atualizadas e observa as novas tendências e avalia a sua adequação ao contexto das organizações onde atua.
Paralelamente, o egresso deverá ser capaz de perceber o quanto suas atitudes e atividades impactam a vida das pessoas e organizações que de alguma forma estão ligadas à sua prática profissional. As disciplinas do curso estimularão tais habilidades, competências e reflexões por meio de pesquisas e trabalhos práticos em ciência de dados. De forma particular, as três disciplinas de Projeto em Ciência de Dados servirão como meio de acompanhamento e avaliação destes aspectos ao longo da formação dos alunos.

3. Forma de Acesso ao Curso

Os candidatos aos cursos da PUCRS podem valer-se das seguintes modalidades de acesso: Concurso Vestibular, Vestibular Complementar, Transferência, Ingresso mediante diploma de curso superior ou PROUNI. Existe, também, a possibilidade de ingresso como estudante-convênio, dentro do limite de vagas estabelecido no respectivo convênio. A mudança de curso por reopção poderá ser solicitada pelo aluno mediante oferta prevista em edital, e poderá ser concedida, na existência de vaga, pelo Coordenador do curso a que está vinculado o curso pretendido.

 

VEJA AQUI MAIS INFORMAÇÕES SOBRE AS FORMAS DE ACESSO AO CURSO

4. Sistema de avaliação do processo de ensino e aprendizagem

De acordo com o Regimento Geral da PUCRS, o sistema de avaliação define-se conforme descrito abaixo:

Art. 78 – O aproveitamento escolar semestral do aluno em uma disciplina, denominado G1, é expresso por um grau de 0 (zero) a 10,0 (dez), com uma casa decimal.

  • 1º – A forma de obtenção do grau G1 é definida no Projeto Pedagógico do Curso e no plano de ensino de cada disciplina.
  • 2º – O grau G1 é expressão da aprendizagem obtida por meio de instrumentos e procedimentos como um conjunto de verificações, exercícios, trabalhos teórico-práticos, projetos e/ou atividades, relatórios, de acordo com as peculiaridades da disciplina.
  • 3º – O docente responsável pela disciplina deve apresentar aos alunos, no primeiro dia de atividades letivas de cada semestre os critérios e as modalidades de instrumentos de avaliação e a forma de cálculo para obtenção do grau G1, juntamente com o cronograma da disciplina.
  • 4º – Os critérios de avaliação e a forma de cálculo de obtenção do grau G1 não podem ser alterados durante o semestre.

Art. 79 – O aluno está aprovado na disciplina quando obtém grau G1 igual ou superior a 7,0 (sete) e frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) da carga horária total da disciplina.

Parágrafo único – O resultado do grau G1 deve ser divulgado para os alunos no prazo de até 2 (dois) dias úteis após a última aula da disciplina, prevista no calendário acadêmico da Universidade.

5. Estágio Curricular

Conforme a Resolução Nº 5 do Conselho Nacional de Educação, de 16 de novembro de 2016, que institui as Diretrizes Curriculares Nacionais para os cursos de graduação na área de Computação,
As Instituições de Educação Superior deverão estabelecer a obrigatoriedade ou não do Estágio Supervisionado para os cursos de bacharelado, bem como a sua regulamentação, especificando formas de operacionalização e de avaliação (DCN Computação, Art. 7º, parágrafo 1º).
O presente Plano Pedagógico de Curso não contempla estágios supervisionados. Outrossim, entende-se que o conjunto das atividades propostas para o curso atendem ao universo de habilidades e competências definidas no perfil do egresso.
Adicionalmente, os alunos serão estimulados a buscar oportunidades em estágios não-obrigatórios, muito frequentes e amplamente ofertados para os alunos dos cursos da área da computação. O Estágio Curricular não obrigatório proporciona ao aluno, regularmente matriculado e com frequência efetiva no curso, o desenvolvimento de atividades pré-profissionais de vivenciar situações reais de trabalho. Este estágio, ao contrário do estágio obrigatório curricular, não exige um cumprimento de carga horária em sala de aula, mas deve estar diretamente ligado ao curso de formação.
O objetivo geral é oportunizar ao aluno experiências em ambientes profissionais que possibilitem a identificação e atuação em campos de futuras atividades profissionais. Desta forma o estágio visa a articulação da teoria com a prática, ou seja, estabelecer o diálogo entre o mundo acadêmico e o profissional, permitindo ao estagiário refletir, sistematizar e testar os conhecimentos adquiridos ao longo do curso, bem como aprofundar conhecimentos e habilidades em áreas de interesse do acadêmico. Assim, a participação neste tipo de atividade deve proporcionar a aprendizagem de competências próprias da atividade profissional e a contextualização curricular, preparando o estudante para a vida cidadã e para o mercado de trabalho.
Toda a oferta de vagas e as solicitações de estágio não obrigatório são centralizadas no portal do PUCRS Carreiras (http://carreiras.pucrs.br/), e o acompanhamento, aprovação e avaliação são realizados pela Comissão Coordenadora do Curso.

6. Curriculo Completo e Corpo Docente
Nome da Disciplina
Carga Horária
Nível
CÁLCULO I
60
1

Disciplina em implantação

FUNDAMENTOS DE PROGRAMAÇÃO
90
1

Disciplina em implantação

INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DE DADOS
60
1

Disciplina em implantação

INTRODUÇÃO À COMPUTAÇÃO
30
1

Disciplina em implantação

MATEMÁTICA DISCRETA
60
1

Disciplina em implantação

ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS I
60
2

Disciplina em implantação

CÁLCULO II
60
2

Disciplina em implantação

DISCIPLINAS ELETIVAS
360
2

Disciplina em implantação

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS
60
2

Disciplina em implantação

LÓGICA PARA COMPUTAÇÃO
60
2

Disciplina em implantação

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
60
2

Disciplina em implantação

PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A DADOS
90
2

Disciplina em implantação

ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS II
60
3

Disciplina em implantação

BANCO DE DADOS I
60
3

Disciplina em implantação

COLETA, PREPARAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS
60
3

Disciplina em implantação

INFERÊNCIA COMPARADA
60
3

Disciplina em implantação

ÁLGEBRA LINEAR E MATRICIAL
60
3

Disciplina em implantação

ANÁLISE MULTIVARIADA
60
4

Disciplina em implantação

APRENDIZADO SUPERVISIONADO
60
4

Disciplina em implantação

BANCO DE DADOS II
30
4

Disciplina em implantação

CÁLCULO III
60
4

Disciplina em implantação

FUNDAMENTOS DE PROCESSAMENTO PARALELO E DISTRIBUÍDO
60
4

Disciplina em implantação

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
60
4

Disciplina em implantação

INFRAESTRUTURA PARA GESTÃO DE DADOS
60
5

Disciplina em implantação

INTRODUÇÃO A VISÃO COMPUTACIONAL
60
5

Disciplina em implantação

PROJETO E OTIMIZAÇÃO DE ALGORITMOS
60
5

Disciplina em implantação

PROJETO EM CIÊNCIA DE DADOS I
30
5

Disciplina em implantação

SISTEMAS OPERACIONAIS
60
5

Disciplina em implantação

TÓPICOS DE ÁLGEBRA LINEAR
60
5

Disciplina em implantação

VISUALIZAÇÃO DE DADOS
60
5

Disciplina em implantação

APRENDIZADO NÃO-SUPERVISIONADO
60
6

Disciplina em implantação

APRENDIZADO PROFUNDO I
60
6

Disciplina em implantação

Engenharia de Software I
60
6

Disciplina em implantação

FUNDAMENTOS DE REDES DE COMPUTADORES
60
6

Disciplina em implantação

INTRODUÇÃO AO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
60
6

Disciplina em implantação

LINGUAGENS, AUTÔMATOS E COMPUTAÇÃO
60
6

Disciplina em implantação

SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
30
6

Disciplina em implantação

APRENDIZADO POR REFORÇO
60
7

Disciplina em implantação

APRENDIZADO PROFUNDO II
60
7

Disciplina em implantação

ENGENHARIA DE SOFTWARE II
30
7

Disciplina em implantação

INFRAESTRUTURA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
60
7

Disciplina em implantação

PROJETO EM CIÊNCIA DE DADOS II
30
7

Disciplina em implantação

ÉTICA E CIDADANIA
60
7

Disciplina em implantação

ATIVIDADES COMPLEMENTARES
120
8

Disciplina em implantação

FORMAÇÃO DO EMPREENDEDOR
30
8

Disciplina em implantação

HUMANISMO E CULTURA RELIGIOSA
60
8

Disciplina em implantação

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
60
8

Disciplina em implantação

PROJETO EM CIÊNCIA DE DADOS III
30
8

Disciplina em implantação

..Dados atualizados até 19/11/2024